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o r i g i g i n a l r e s a r c h得出稀有疾病AADC缺乏症的小插曲，使用父母，照料者和临床医生访谈来评估
目的：芳香族L-氨基酸脱羧酶（AADC）缺乏症是一种罕见的遗传结构，其特征是运动障碍，言语和认知功能障碍。需要得出对治疗的经济评估，与健康相关的生活质量或公用事业需要得出。这些文献目前缺乏。这很具有挑战性，患者人数很小，尤其是在小儿种群中。这项研究概述了描述AADC的小插曲的5阶段发展，用于随后的健康状态效用启发研究，重点是护理人员和临床医生的参与。方法：为了与经济模型保持一致，开发了5个描述5个AADC缺陷运动里程碑的小插图，从“卧床不起”到“援助”。第1阶段包括鉴定文献和AADC缺陷慈善网站的症状/障碍。第2阶段包括与3名看护人的小组讨论。症状矩阵开发了，其次是小插图（第3阶段）。八位临床医生通过调查（第4阶段）与相同的3名看护人一起审查了这些临床医生。在第5阶段修订了小插图。结果：关于第1阶段和第2阶段症状的共识很高，尽管文献强调了行为和自主症状，而照料者没有。症状分为神经肌肉，自主，认知，行为和功能障碍。临床医生和看护人的小插图反馈强调了AADC的特发性。尽管如此，临床医生只提出了另外2个症状。同样，护理人员提出了4种症状，并改变了用于认知症状的措辞。并非所有更改都包括在内。结论：护理人员，临床医生和文献的不同重点增强了患者/看护者参与的重要性。小插曲需要全面捕获与AADC缺乏症生活的感觉，以使随后的公用事业变得坚固。专注于证据三角剖分，尤其是针对特发性条件，以及如何从照顾者那里寻求参与是研究的重要途径。关键字：芳香族L-氨基酸脱羧酶缺乏症，AADC缺乏症，小插曲，看护人，临床医生
使用 LiDAR 数据得出的地形属性对城市地区数字土壤测绘的地貌进行分类：以德国柏林为例
摘要：本研究采用基于知识的模糊分类方法，通过分析从数字高程模型 (DEM) 获得的形态参数 (地形属性) 对城市地区可能的土壤地貌进行分类。以柏林市区为例，比较了两种不同分辨率的 DEM 在寻找地貌、土壤类型之间的特定关系以及这些 DEM 用于土壤制图的适用性方面的潜力。几乎所有的地形参数都是从高分辨率光探测和测距 (LiDAR)-DEM (1 m) 和先进星载热发射和反射辐射计 (ASTER)-DEM (30 m) 获得的，这些参数被用作对选定研究区域内地貌进行分类的阈值，总面积约为 39.40 km 2 。通过将地面点样本作为地面真实数据与分类结果进行比较，评估了两种分类的准确性。基于 LiDAR-DEM 的分类在将城市地区的地貌分类为地貌（子）类别方面表现出良好的效果。总体准确度为 93%，这说明该分类结果令人满意。而基于 ASTER-DEM 的分类准确度为 70%。基于 ASTER-DEM 的分类较为粗糙，需要与土壤形成因素直接相关的更多详细信息来提取地貌参数。在对地貌进行分类时，使用 LiDAR-DEM 分类的重要性尤为明显
卫星得出的时间和位置：- GOV.UK
虽然某些技术可以在小范围内实现比 GNSS 更高的精度，但正是精度与 GNSS 的全球覆盖相结合才使其脱颖而出。事实上，GNSS 的能力已经超出了许多最苛刻的技术应用的要求。许多应用利用卫星的可用性、相对容易部署和价格实惠的优势，将时间精度提高到远高于实际需要的水平——仅需几英镑的接收器就能提供与价值数万英镑的高端原子钟相同的精度。尽管发射和运行卫星群的成本相当高，但投资回报却是社会效益的五倍，并且支持的企业数量也高达 1 。
Sławomir SZRAMA CE-2017-412 Adam KADZI Ń SKI 在 F100 涡扇发动机维护系统选定的分析领域中识别危险的过程 多用途 F-16 是波兰空军最先进的飞机。它配备了非常现代、精密和先进的涡扇发动机 F100-PW-229。由于只有一台发动机，因此其可靠性、耐用性效率和性能是确保安全的关键因素。在本文中，作者研究了安装在多用途 F-16 飞机上的 F100 涡扇发动机的维护系统。为了研究目的，创建了 F100 维护系统模型。从该模型中，得出了主要的分析领域，包括“主要发动机对象差异消除”过程。考虑到这样的分析领域，基于危险源识别流程示意图，作者提出了以下步骤：危险源识别工具准备、危险源识别、危险源分组和危险表述。本文的主要目标是提供危险源识别流程结果作为危险规范，其中包括：一组危险源、危险表述以及危险激活的最可能/可预测后果、严重程度和损失/危害。
Sławomir SZRAMA CE-2017-412 Adam KADZI Ń SKI 在选定的 F100 涡扇发动机维护系统分析领域中识别危险的过程 多用途 F-16 是波兰空军最先进的飞机。它配备了非常现代、精密和先进的涡扇发动机 F100-PW-229。由于只有一个发动机，因此其可靠性、耐用性效率和性能是安全的关键因素。在本文中，作者研究了 F100 涡扇发动机的维护系统，该发动机建立在多用途 F-16 飞机上。为了研究目的，创建了 F100 维护系统模型。从该模型中，得出了主要的分析领域，包括“主要发动机对象差异消除”过程。考虑到这样的分析领域，基于危险源识别过程示意图，作者提出了以下步骤：危险源识别工具准备、危险源识别、危险源分组和危险表述。本文的主要目标是提供危险源识别过程结果作为危险规范，其中包括：一组危险源、危险表述以及危险激活的最可能/可预测的后果、严重程度和损失/危害。
根据机载激光扫描得出的树木直径建模...
过去，在野外准确测量树高比测量树胸高更困难。因此，林业文献中广泛开发了根据直径测量预测树高模型。通过使用机载激光扫描技术（例如 LiDAR），可以准确测量树高和树冠直径等树木变量，这一发展催生了对根据机载激光测量预测直径的模型的需求。尽管已经进行了一些拟合此类模型的工作，但没有一个模型能够结合空间信息来提高预测直径的准确性。使用简单的线性模型，根据激光测得的树高和树冠直径测量结果预测树木直径，我们比较了普通最小二乘法 (OLS)、具有非零相关结构的广义最小二乘法 (GLS)、线性混合效应模型 (LME) 和地理加权回归 (GWR) 的性能。我们的数据来自挪威建立的 36 个样地。这是第一项研究树木级 LiDAR 数据的空间统计模型使用情况的研究。使用 LME 预测树木直径的误差为 3.5%，使用 GWR 预测误差为 10%，使用 OLS 预测误差为 17%。LME 在所有验证类中的预测性能也表现出较低的变异性。考虑到使用参数统计推断（例如基于最大似然的指数）对 GWR 的困难，我们使用置换检验和引导法作为检测统计差异的方法。LME 明显优于其他模型，GWR 优于 OLS 和 GLS。我们的结果表明，LME 模型根据基于 LiDAR 的变量对树木直径的预测效果最佳，达到以前无法达到的程度。
根据机载激光扫描得出的树木直径建模...
过去，在野外准确测量树高比测量树胸高更困难。因此，林业文献中广泛开发了根据直径测量预测树高模型。通过使用机载激光扫描技术（例如 LiDAR），可以准确测量树高和树冠直径等树木变量，这一发展催生了对根据机载激光测量预测直径的模型的需求。尽管已经进行了一些拟合此类模型的工作，但没有一个模型能够结合空间信息来提高预测直径的准确性。使用简单的线性模型，根据激光测得的树高和树冠直径测量结果预测树木直径，我们比较了普通最小二乘法 (OLS)、具有非零相关结构的广义最小二乘法 (GLS)、线性混合效应模型 (LME) 和地理加权回归 (GWR) 的性能。我们的数据来自挪威建立的 36 个样地。这是第一项研究树木级 LiDAR 数据的空间统计模型使用情况的研究。使用 LME 预测树木直径的误差为 3.5%，使用 GWR 预测误差为 10%，使用 OLS 预测误差为 17%。LME 在所有验证类中的预测性能也表现出较低的变异性。考虑到使用参数统计推断（例如基于最大似然的指数）对 GWR 的困难，我们使用置换检验和引导法作为检测统计差异的方法。LME 明显优于其他模型，GWR 优于 OLS 和 GLS。我们的结果表明，LME 模型根据基于 LiDAR 的变量对树木直径的预测效果最佳，达到以前无法达到的程度。
在计量中使用模拟时得出不确定性
2 对模拟及其用途的当前观点 7 2.1 简介. ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.4 Karniadakis，模拟科学中的不确定性量化. . 13 2.5 坐标测量计量学. ...
从多静态雷达原理中得出的 ASDE 雷达性能的潜在增强 - 数字航空电子系统，2001 年。DASC。第 20 届会议
机场地面探测设备 (ASDE) 雷达易受多径传播和散射效应的影响，这可能导致在机场表面的关键位置（如跑道和滑行道 [l]）放置假目标。此类假目标很容易损害这些雷达的性能，并导致控制器做出非常不理想的反应，包括当此类多径假目标位于跑道上时不必要地中止着陆和起飞操作。这些情况会影响操作效率，也会降低用户对 ASDE 雷达和相关系统的信心，从而对安全产生不利影响。对该问题的评估导致考虑通过将当前的单基地雷达转变为多基地配置 (ASDE-MP) 来增强 ASDE 雷达性能。多基地雷达提供对目标的多重检测以及对导致假目标检测的多径散射现象的显着差异响应。后者特性通过结合位于不同位置的多个雷达接收器的信息来减少对假目标的检测，从而对机场表面的共同关注区域进行监视。
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期